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L’évolution du Web Analytique

L’histoire du web analytique est une chronique fascinante de l’évolution de la mesure et de l’analyse du comportement en ligne. Depuis les premiers jours d’Internet, où les données étaient limitées et les outils rudimentaires, jusqu’à l’ère actuelle de l’intelligence artificielle et de l’analyse omnicanale, l’histoire du web analytique reflète non seulement les progrès technologiques, mais aussi les changements dans les attentes des utilisateurs et les défis rencontrés par les entreprises en ligne. En plongeant dans cette histoire, nous découvrons comment le web analytique est devenu un pilier fondamental du succès numérique, fournissant des insights précieux pour optimiser l’expérience utilisateur, améliorer la performance des sites web et guider les stratégies marketing dans un paysage numérique en constante évolution.

i) Les débuts (année 90):

Le web analytique débuta dès les premiers jours d’Internet, dans les années 90. Les premiers outils, se contentant de fournir des statistiques basiques telles que le nombre de visites et les pages vues, généralement basées sur l’analyse des journaux de serveur (Jyothi, 2017). En effet, chaque fois qu’un élément HTML spécifique est demandé par un visiteur, il est appelé un “hit” et est enregistré dans un fichier journal (log files). Un hit peut inclure du texte sur une page Web, une image, un son ou un fichier vidéo. Par exemple, si un utilisateur visite une page web qui contient trois images et une vidéo, chaque fois que ces éléments sont chargés, cela génère un hit. Cependant, au début Internet se composait principalement de pages statiques limitées au texte et aux liens. Par conséquent, lorsqu’une page recevait un hit d’un visiteur, on supposait qu’il interagissait avec l’ensemble du contenu de la page. (Shui, 2015).

En 1995, le Dr. Stephen Turner créa un outil appelé “Analog”, le premier programme permettant d’analyser des fichiers journaux entièrement gratuitement. Cet outil permettait de comprendre quelles pages un utilisateur visitait sur un site Web. Avant Analog, seuls les experts en technologie pouvaient comprendre l’analyse web, mais avec cet outil, même les propriétaires de sites web sans connaissances techniques pouvaient avoir un aperçu de ce qui se passait sur leur site à l’aide d’une documentation claire et des graphiques visuels. Cela les aidait à prendre des décisions plus éclairées pour améliorer l’expérience de leurs visiteurs (Contentsquare, 2023).

ii) L’avènement des balises web (fin des années 90 – début des années 2000) :

Toutefois, en 1997, les pages web ont commencé à évoluer, passant d’une simple combinaison de textes et de liens à l’inclusion de plus en plus de médias visuels, tels que des images, des vidéos et du son. Cette évolution a rendu les anciennes méthodes de suivi de l’activité des utilisateurs, obsolètes et inexactes. (Jyothi, 2017). Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit des balises JavaScript dans le code HTML des pages web permettant de suivre de manière plus précise l’activité des utilisateurs. Lorsqu’un utilisateur visitait une page web, la balise JavaScript s’exécutait et envoyait des données sur l’interaction de l’utilisateur avec la page à un serveur distant, où ces données étaient collectées et analysées. Ces données comprenaient des informations telles que les clics, les mouvements de souris, les temps de chargement des pages, et d’autres interactions clés. Cette évolution a ouvert la voie à une analyse web plus avancée et à une meilleure compréhension de l’expérience utilisateur en ligne. (Jyothi, 2017). C’est toujours la méthode de collecte de données la plus répandue aujourd’hui (Contentsquare, 2023).

Bref, à la fin des années 90 et au début des années 2000, des fonctionnalités plus avancées ont été disponibles, permettant de suivre le comportement des utilisateurs en temps réel. Cependant, ces solutions étaient souvent coûteuses et réservées aux grandes entreprises.

iii) L’ère de Google Analytics (année 2000):

En 2005, Google Analytics est né. Ce dernier a radicalement changé la donne, en offrant une solution d’analyse web gratuite et puissante, accessible à tous les utilisateurs, quelle que soit leur taille ou leur budget. Google Analytics fournissait aux entreprises des informations sur le nombre de visiteurs, leurs emplacements géographiques, les pages qu’ils ont consultées, ainsi que la durée de leurs visites sur le site. De plus, l’outil permettait aux propriétaires de sites web de mesurer l’efficacité de leurs campagnes marketing, des données sur les performances des pages individuelles du site, telles que le taux de rebond, le temps passé sur la page, les chemins de navigation des utilisateurs et plusieurs autres fonctionnalités intéressantes. Cela a conduit à une adoption massive des outils d’analyse web et à une meilleure compréhension de l’importance de l’analyse des données en ligne (Marek, 2011). Google Analytics est rapidement devenu le service d’analyse Web le plus largement utilisé sur le marché (Marek, 2011).

iv) La montée en puissance de l’analyse omnicanale et de l’intelligence  artificielle (années 2010-présent) :

Au cours des années 2010, les outils d’analyse web ont évolué pour répondre aux besoins croissants des utilisateurs en matière de suivi comportemental, d’analyse en temps réel et d’intégration de données provenant de différentes sources. En effet, aujourd’hui, les outils d’analyse web se concentrent de plus en plus sur l’analyse omnicanale, intégrant des données provenant de divers canaux numériques tels que les médias sociaux, les applications mobiles et les sites web, afin de fournir une vue holistique du comportement des utilisateurs (Kazinik, 2023).  De plus, avec l’essor du machine learning et de l’intelligence artificielle, de nouveaux outils d’analyse web ont émergé, offrant des capacités de prédiction et de recommandation basées sur des données massives (Khaldy, 2023). Les outils exploitent des algorithmes sophistiqués pour identifier les tendances et les modèles dans les données des utilisateurs, aidant ainsi les entreprises à anticiper les besoins de leurs clients et à personnaliser davantage leur expérience en ligne (Khaldy, 2023). Et demain? l’analyse du comportement et des émotions des utilisateurs, l’hyper-personnalisation et une utilisation encore plus poussée de l’IA ne sont que quelques exemples des tendances à venir (Zaraa, 2023).

En résumé, l’évolution des outils d’analyse web au fil du temps a été caractérisée par une progression constante vers des solutions plus sophistiquées et plus précises, répondant aux besoins croissants des entreprises en matière d’analyse de données et d’optimisation de l’expérience utilisateur. Ces avancées ont été rendues possibles grâce aux progrès technologiques et à une compréhension plus profonde du comportement des utilisateurs en ligne, comme documenté dans la littérature scientifique spécialisée.

Références

A brief history of web analytics. Contentsquare. (2023, June 12). https://contentsquare.com/blog/a-brief-history-of-web-analytics/

Shiu, A. (2023, October 6). The early days of web analytics. Amplitude. https://amplitude.com/blog/the-early-days-of-web-analytics

Jyothi, Padma. (2017). A Study on Raise of Web Analytics and its Benefits. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER SCIENCES AND ENGINEERING. 5. 61-66.

Al Khaldy, Mohammad. (2023). The Impact of Predictive Analytics and AI on Digital Marketing Strategy and ROI.

Kazinik, B., & Stenge, N. (2023, November 20). The Ultimate Guide to omnichannel analytics. Mayple. https://www.mayple.com/blog/omnichannel-analytics

Zaraa, M. (2023, September 7). L’importance croissante de l’analyse des données dans le web marketing. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/limportance-croissante-de-lanalyse-des-donn%C3%A9es-dans-le-mohamed-zaraa/?originalSubdomain=fr

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